Combinando Técnicas de Mineração de Dados para Melhorar o Processo de Detecção Automática de Arritmia Cardíaca

  • Christian Gomes
  • Leonardo Rocha

Resumo


Algoritmos de Classificação Automática são ferramentas promissoras no auxílio de diagnósticos de Arritmia Cardíaca (AC), entretanto sofrem com dois problemas: (1) muitos atributos numéricos gerados na decomposição de um Eletrocardiograma (ECG); e (2) o número de pacientes com ACs é muito menor do que aqueles tidos como normais (bases desbalanceadas). Nesse trabalho, combinamos técnicas de mineração de dados (i.e. clustering, feature selection e oversampling) para criar modelos de classificação mais eficazes. Em nossas avaliações, utilizando uma coleção da UCI, melhoramos significativamente a eficácia do algoritmo Random Forest, alcançando uma acurácia de 88%, valor superior ao melhor já reportado na literatura.

 

Palavras-chave: Mineração de Dados; Classificação Automática; Seleção de Atributos; Arritmia Cardíaca
Publicado
01/07/2019
GOMES, Christian; ROCHA, Leonardo. Combinando Técnicas de Mineração de Dados para Melhorar o Processo de Detecção Automática de Arritmia Cardíaca. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA SBC (CTIC-SBC), 37. , 2018, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 .